波束形成使用均匀面阵，cbf算法制造脏图，再使用clean算法，给出完整Python代码

波束形成（Beamforming）是一种信号处理技术，用于将来自多个天线（或传感器）的信号合成到一个方向，提高接收信号的质量并减少干扰。在均匀面阵（Uniform Linear Array）中，每个元素都有相同的间距，这有助于计算出最佳的方向集中。Clean算法通常用于自适应空间滤波，尤其是在射电天文学中，去除噪声和非目标信号。

CBF（Conjugate Beamforming）算法是一种常见的波束形成方法，它涉及到计算各个通道的权值（weights），然后对它们进行加权求和，形成指向特定角度的波束。

下面是一个简单的Python示例，展示了如何使用NumPy库实现CBF和Clean算法的基本步骤。请注意，这只是一个简化版本，实际应用可能需要更复杂的数字信号处理库如scipy或matplotlib，并且对于大规模数据可能需要使用矩阵运算。

import numpy as np

# 假设我们有一个二维数组，代表来自均匀面阵的样本数据
array_data = np.random.randn(50, 10)  # 假设有10个天线，50个时间步长的数据

# 均匀面阵假设
num_antennas = array_data.shape[1]
inter_element_distance = 0.5  # 假设天线间的距离是半波长

# CBF算法
def conjugate_beamforming(array):
    steering_vectors = np.exp(-2j * np.pi * inter_element_distance * np.arange(num_antennas)[:, None] * np.sin(np.deg2rad(angle)) / wavelength)
    weights = np.conj(array).dot(steering_vectors) / np.linalg.norm(weights, axis=0)
    beamformed_signal = np.dot(array, weights)
    return beamformed_signal

# Clean算法（这里仅作为一个简化的概念）
def clean_algorithm(array, threshold=0.1):  # 需要一个阈值来判断哪些是噪声
    noise_estimate = np.std(array, axis=0)
    cleaned_array = array[np.abs(array - np.mean(array, axis=0)) > threshold * noise_estimate, :]
    return cleaned_array

angle = 45  # 目标角度（度）
wavelength = 0.1  # 假设电磁波的波长

beamformed_signal = conjugate_beamforming(array_data)
cleaned_signal = clean_algorithm(beamformed_signal)

print("Cleaned beamformed signal:", cleaned_signal)